本文研究了生命游戏近六十年的“元工程”发展历程。作者追溯了从简单的静态结构到复杂的计算机器的创新历程，分析了“发明”和“发现”两种方法（分别对应人工构建和算法搜索）在其中的作用，并探讨了模块化、计算不可约性等概念对创新路径的影响。文章通过对振荡器、滑翔机、滑翔机枪等不同类型结构的演变分析，揭示了生命游戏中工程创新模式的规律，并将其与生物进化进行比较，为理解科技进步的本质提供了独特的视角。
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斯蒂芬·沃尔夫勒姆探讨了一个困扰数学界多年的难题：一个简洁的布尔代数公理的证明。该证明由沃尔夫勒姆使用自动化定理证明系统生成，但却极其复杂，以至于没有人能够理解它。文章深入探讨了证明的细节，包括其“机器代码”层面的运作机制，并提出了一个挑战：用人类可理解的方式解释这个证明。文章还探讨了大型语言模型（LLM）在理解和简化证明方面的潜力，以及这个难题对未来数学发展的影响，最终得出结论：一些数学证明可能本质上是不可理解的，这预示着数学将更像一门实验科学。
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本文介绍了 Wolfram 推出的全新 Wolfram 笔记本助手，它集成了强大的 AI 技术与 Wolfram 语言，使用户能够用自然语言描述想要执行的任务，助手会将其转换为 Wolfram 语言代码并执行。助手功能强大，涵盖 Wolfram 语言的各个领域，包括计算、绘图、几何、化学等，还能访问 Wolfram 函数库和实时数据。它不仅能帮助用户编写代码，还能解释代码、改进代码、修复错误，甚至还能根据用户的描述生成交互式内容和用户界面元素。作者认为该助手极大地提高了 Wolfram 语言的易用性，使计算思维和计算语言更容易被更广泛的用户群体所接受，并将其誉为一项具有革命性意义的实用技术。
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本文是Stephen Wolfram在65岁生日之际对自己过去五年工作成果的回顾和对未来的展望。过去五年是他人生中最高产的五年，完成了九本书、大量文章、播客和直播，发布了14个软件产品。他重点回顾了在基础物理学方面取得的突破，即通过应用简单计算规则来解释宇宙的运行机制，并将其命名为“ruliad”。此外，他还探讨了ruliad在数学、人工智能、化学、生物学、经济学等领域的潜在应用。最后，Wolfram分享了他的工作方法和对未来的展望，表达了继续探索科学、技术和教育等领域的热情。
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这篇文章探讨了机器学习的基础理论，并认为机器学习的成功并非源于对系统的“破解”，而是利用了计算宇宙中普遍存在的复杂行为。作者通过研究比传统神经网络简单得多的模型，例如“规则数组”，发现机器学习系统能够利用这些模型中“已经存在的”复杂行为来实现目标。文章进一步指出，计算不可约性是机器学习成功的关键，它使得即使非常简单的程序也能产生各种复杂的行为，而机器学习正是利用了这种丰富性和多样性来找到符合目标的程序。
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本文是Stephen Wolfram关于个人效率系统的自述。他从日常工作和生活方式出发，详细介绍了如何利用软硬件设备和个人习惯来提升效率。他分享了自己远程办公的经验、步行办公的解决方案、高度优化的办公环境以及演讲的准备工作。此外，他还阐述了自己独特的文件管理系统、邮件管理方法以及个人数据库的建立和使用。他认为，结构化、精简化和自动化是提升效率的关键。
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这篇由史蒂芬·沃尔夫勒姆撰写的文章探讨了生物进化奏效的原因，并提出了一个生物进化和其他适应性过程的最小模型。该模型基于这样一个概念，即进化过程可以被视为由一系列互相连接的代理组成的复杂系统，每个代理都根据其环境进行适应和进化。该模型可以用来模拟进化过程，并通过使用计算机仿真来研究自适应过程的动态特性。文章还讨论了该模型的含义及其在理解生物进化和自适应过程中的潜在应用。
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